Show HN: 오픈소스 LEGO AI 생성기를 만들었습니다

ldraw-nova는 사용자가 모델 아이디어를 주고 제작을 안내하면 AI 에이전트가 실제 LDraw 부품으로 LEGO 모델을 설계하는 오픈소스 프로젝트임 에이전트가 직접 기하 계산을 수행하기보다 설계 계획과 Python 생성 스크립트를 만들고, 이를 실행해 LDraw 소스를 생성하는 방식임 부품 검색, 충돌 및 틈 감지, 화면 없이 렌더링하는 도구를 제공하며, 에이전트는 렌더링 결과를 살펴보고 배치와 외관을 반복 수정함 결과물로 LDraw 소스와 Blender 편집용 .glb 파일을 얻을 수 있으며, 3D 뷰어/플레이어, Meta Quest 3용 VR, 이미지, 대화 및 에이전트 사고 과정 기록도 제공함 현재 크고 올바른 모델 생성에는 고가의 고성능 모델이 필요하고 생성 속도도 느림. VR 조작과 성능, 우주선 품질, 조립 설명서 기반 제작 등에도 개선이 필요함 목표와 설계 원리 ldraw-nova의 목표는 에이전트형 LLM이 실제로 조립할 수 있는 물리적 사물을 설계하게 만드는 것임 LDraw는 단순하고 저수준이며 실행해 3D CAD 모델을 만들 수 있는 언어여서, ChatGPT와 Claude가 다른 프로그래밍 언어처럼 LDraw 코드를 작성하도록 하는 실험의 출발점이 됨 부품 회전과 위치 지정 등 수학 비중이 높아 LLM에 어려운 작업이지만, 초기 실험과 후속 프로젝트에서 좋은 결과를 얻음 다만 생성 모델을 올바르다고 판단하기에는 충분하지 않았음 선행 실험은 ldbuilder-ai, 첫 번째 에이전트용 Python 도구 py2bricks, 두 번째 시도 py4bricks로 이어짐 실험에서 도출한 설계 원리는 두 가지임 에이전트는 기하 계산을 직접 수행하기보다 계산을 수행하는 Python 코드를 더 잘 생성하므로, LDraw 생성 도구로 직접 계산의 부담을 우회함 LDraw 모델 자체보다 모델을 만드는 Python 코드를 예제로 학습할 때 더 잘 수행함 이를 바탕으로 기본 요소, 동작, 조립 어휘를 갖춘 Python 도구 체계를 만들어, 에이전트가 예제를 배우고 비슷한 작업을 수행하도록 함 도구를 제대로 구현하기는 어려웠으며, 프로젝트 개발 과정에서는 GPT-6 Astra와 Claude Opus 5.5를 이용한 바이브 코딩으로 이를 구현함 계획에서 LDraw 모델까지 에이전트는 프롬프트를 받은 뒤 에이전트 지침과 LDraw 및 LEGO 조립 관련 문서를 읽고, 필요 부품, 하위 모델, 외관을 계획함 이후 모델...